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python 集合

set 是无序且不重复的集合,是可变的,通常用来从列表中删除重复项以及计算数学运算,如交集、并集、差分和对称差分等集合操作。set 支持 x in set, len(set),和 for x in set。作为一个无序的集合,set 不记录元素位置或者插入点。因此,sets 不支持 indexing, 或其它类序列的操作。

python 集合概述

在 set 中,对应的 set 的值的存储是通过结构 setentry 来保存数据值的;

源文件: include/setobject.h

typedef struct {
    PyObject *key;
    Py_hash_t hash;             /* Cached hash code of the key */
} setentry;

key 就是保存的数据,hash 就是保存的数据的 hash,便于查找,set 也是基于 hash 表来实现。对应的 setentry 所对应的 set 的数据结构如下;

源文件:include/setobject.h

typedef struct {
    PyObject_HEAD
    Py_ssize_t fill;            /* Number active and dummy entries*/     // 包括已经使用的entry与空entry值的总和
    Py_ssize_t used;            /* Number active entries */              // 已经使用可用的总量
    /* The table contains mask + 1 slots, and that's a power of 2.
     * We store the mask instead of the size because the mask is more
     * frequently needed.
    Py_ssize_t mask;                                // 与hash求和的mask
    /* The table points to a fixed-size smalltable for small tables
     * or to additional malloc'ed memory for bigger tables.
     * The table pointer is never NULL which saves us from repeated
     * runtime null-tests.
    setentry *table;                                                    // 保存数据的数组数组指针
    Py_hash_t hash;             /* Only used by frozenset objects */
    Py_ssize_t finger;          /* Search finger for pop() */
    setentry smalltable[PySet_MINSIZE];                                 // 保存数据的数组 默认初始化为8个元素,通过table指向
    PyObject *weakreflist;      /* List of weak references */
} PySetObject;

一个 set 就对应一个 PySetObject 类型数据,set 会根据保存的元素自动调整大小。相关的内存布局如下;

python 集合(set)示例

示例脚本如下:

set_a = {1,2} 
set_a.add(3)
set_a.add(4)
set_a.remove(1)
set_a.update({3,})
set_a.union({1,5})

通过 python 反汇编获取该脚本的字节码;

python -m dis set_test.py

输出的字节码如下所示;

  1           0 LOAD_CONST               0 (1)
              3 LOAD_CONST               1 (2)
              6 BUILD_SET                2
              9 STORE_NAME               0 (set_a)
  2          12 LOAD_NAME                0 (set_a)
             15 LOAD_ATTR                1 (add)
             18 LOAD_CONST               2 (3)
             21 CALL_FUNCTION            1
             24 POP_TOP
  3          25 LOAD_NAME                0 (set_a)
             28 LOAD_ATTR                1 (add)
             31 LOAD_CONST               3 (4)
             34 CALL_FUNCTION            1
             37 POP_TOP
  4          38 LOAD_NAME                0 (set_a)
             41 LOAD_ATTR                2 (remove)
             44 LOAD_CONST               0 (1)
             47 CALL_FUNCTION            1
             50 POP_TOP
  5          51 LOAD_NAME                0 (set_a)
             54 LOAD_ATTR                3 (update)
             57 LOAD_CONST               2 (3)
             60 BUILD_SET                1
             63 CALL_FUNCTION            1
             66 POP_TOP
  6          67 LOAD_NAME                0 (set_a)
             70 LOAD_ATTR                4 (union)
             73 LOAD_CONST               0 (1)
             76 LOAD_CONST               4 (5)
             79 BUILD_SET                2
             82 CALL_FUNCTION            1
             85 POP_TOP
             86 LOAD_CONST               5 (None)
             89 RETURN_VALUE

通过该字节码指令可知,创建 set 调用了 BUILD_SET 指令,初始化完成之后,就调用 set 的 add 方法添加元素,调用 remove 删除元素,调用 update 来更新集合,通过 union 来合并集合。接下来就详细分析一下相关的操作流程。

set 的创建与初始化

查找 BUILD_SET 的虚拟机执行函数如下;

源文件:Python/ceval.c

// Python/ceval.c
    TARGET(BUILD_SET) {
        PyObject *set = PySet_New(NULL);             // 新建并初始化一个set
        int err = 0;
        int i;
        if (set == NULL)
            goto error;
        for (i = oparg; i > 0; i--) {                // 将传入初始化的参数传入
            PyObject *item = PEEK(i);
            if (err == 0)
                err = PySet_Add(set, item);          // 并依次对set进行添加操作
            Py_DECREF(item);
        STACKADJ(-oparg);                  // 移动弹栈
        if (err != 0) {
            Py_DECREF(set);
            goto error;
        PUSH(set);                     // 讲set压栈
        DISPATCH();                    // 执行下一条指令

此时继续查看 PySet_New 函数的执行流程;

源文件:Objects/setobject.c

PyObject *
PySet_New(PyObject *iterable)
    return make_new_set(&PySet_Type, iterable);
...
static PyObject *
make_new_set(PyTypeObject *type, PyObject *iterable)
    PySetObject *so;
    so = (PySetObject *)type->tp_alloc(type, 0);            // 申请该元素的内存
    if (so == NULL)                                        // 内存申请失败则返回为空
        return NULL;
    so->fill = 0;                                           // 初始化的时候都为0
    so->used = 0;
    so->mask = PySet_MINSIZE - 1;                           // PySet_MINSIZE默认我8,mask为7
    so->table = so->smalltable;                             // 将保存数据的头指针指向table
    so->hash = -1;                                          // 设置hash值为-1
    so->finger = 0;
    so->weakreflist = NULL;
    if (iterable != NULL) {                                 // 如果有迭代器
        if (set_update_internal(so, iterable)) {            // 将内容更新到so中
            Py_DECREF(so);
            return NULL;
    return (PyObject *)so;                                  // 返回初始化完成的set

从 PySet_New 的执行流程可知,字典的初始化过程就是初始化相关数据结构。

set 的插入

在本例的初始化过程中,由于传入了初始值 1,2,所以会在执行字节码指令的时候,执行 PySet_Add,该函数的本质与 set_a.add(3)本质都调用了更底层 set_add_key 函数;

源文件:Objects/setobject.c

PySet_Add(PyObject *anyset, PyObject *key) if (!PySet_Check(anyset) && (!PyFrozenSet_Check(anyset) || Py_REFCNT(anyset) != 1)) { PyErr_BadInternalCall(); return -1; return set_add_key((PySetObject *)anyset, key); // 向字典中添加key;

继续查看 set_add_key 函数的执行过程;

源文件:Objects/setobject.c

static int
set_add_key(PySetObject *so, PyObject *key)
    Py_hash_t hash;
    if (!PyUnicode_CheckExact(key) ||
        (hash = ((PyASCIIObject *) key)->hash) == -1) {
        hash = PyObject_Hash(key);                  // 获取传入值的hash值
        if (hash == -1)                             // 如果不能hash则返回-1
            return -1;
    return set_add_entry(so, key, hash);            // 计算完成后添加值

该函数主要就是检查传入的 key 是否能够被 hash,如果能够被 hash 则直接返回,如果能被 hash 则继续调用 set_add_entry 函数将值加入到 set 中;

源文件:Objects/setobject.c

static int set_add_entry(PySetObject *so, PyObject *key, Py_hash_t hash) setentry *table; setentry *freeslot; setentry *entry; size_t perturb; size_t mask; size_t i; /* Unsigned for defined overflow behavior */ size_t j; int cmp; /* Pre-increment is necessary to prevent arbitrary code in the rich comparison from deallocating the key just before the insertion. */ Py_INCREF(key); // 提高key的引用计数 restart: mask = so->mask;  // 获取so->mask i = (size_t)hash & mask;  // 通过传入的hash与mask求索引下标 entry = &so->table[i];    // 获取索引对应的值 if (entry->key == NULL) // 如果获取索引的值没有被使用则直接跳转到found_unused处执行 goto found_unused; freeslot = NULL; perturb = hash;    // perturb设置为当前hash值 while (1) { if (entry->hash == hash) { // 如果当前hash值相等 PyObject *startkey = entry->key;                      // 获取当前key /* startkey cannot be a dummy because the dummy hash field is -1 */ assert(startkey != dummy); // 检查key是否为dummy if (startkey == key) // 如果找到的值与传入需要设置的值相同则跳转到found_active处执行 goto found_active; if (PyUnicode_CheckExact(startkey) && PyUnicode_CheckExact(key) && _PyUnicode_EQ(startkey, key)) // 如果是unicode,通过类型转换检查两个key的内容是否相同,如果不相同则跳转到found_active处 goto found_active; table = so->table; // 如果没有找到,则获取当前table的头部节点 Py_INCREF(startkey); cmp = PyObject_RichCompareBool(startkey, key, Py_EQ);          // 如果是其他类型的对象则调用比较方法去比较两个key是否相同 Py_DECREF(startkey); if (cmp > 0) /* likely */ // 如果找到则跳转到found_active goto found_active; if (cmp < 0) goto comparison_error; // 如果小于0,则是两个类型对比失败 /* Continuing the search from the current entry only makes sense if the table and entry are unchanged; otherwise, we have to restart from the beginning */ if (table != so->table || entry->key != startkey) // 如果set改变了则重新开始查找 goto restart; mask = so->mask; /* help avoid a register spill */    else if (entry->hash == -1) freeslot = entry;    // 如果不能hash 则设置freeslot if (i + LINEAR_PROBES <= mask) {               // 检查当前索引值加上 9小于当前mask for (j = 0 ; j < LINEAR_PROBES ; j++) { // 循环9次 entry++;     // 向下一个位置 if (entry->hash == 0 && entry->key == NULL)              // 如果找到当前hash为空或者key为空的则跳转到found_unused_or_dummy处执行 goto found_unused_or_dummy; if (entry->hash == hash) {   // 如果找到的hash值相同 PyObject *startkey = entry->key; // 获取该值 assert(startkey != dummy); // 检查是否为dummy if (startkey == key) // 如果key相同则跳转到found_active处执行 goto found_active; if (PyUnicode_CheckExact(startkey) && PyUnicode_CheckExact(key) && _PyUnicode_EQ(startkey, key)) // 检查是否为unicode,并比较如果不相同则跳转到found_active goto found_active; table = so->table; // 调用key本身的方法比较 Py_INCREF(startkey); cmp = PyObject_RichCompareBool(startkey, key, Py_EQ); Py_DECREF(startkey); if (cmp > 0) goto found_active; if (cmp < 0) goto comparison_error; if (table != so->table || entry->key != startkey) goto restart; mask = so->mask; else if (entry->hash == -1) freeslot = entry; perturb >>= PERTURB_SHIFT; // 如果没有找到则获取下一个索引值 i = (i * 5 + 1 + perturb) & mask; // 右移5位 加上 索引值*5 加1与mask求余获取下一个索引值 entry = &so->table[i]; // 获取下一个元素 if (entry->key == NULL)               // 如果找到为空则直接跳转到found_unused_or_dummy处 goto found_unused_or_dummy; found_unused_or_dummy: if (freeslot == NULL)                                  // 检查freeslot是否为空如果为空则跳转到found_unused处执行即找到了dummy位置 goto found_unused; so->used++;                       // 使用数加1 freeslot->key = key;                                   // 设置key与hash值 freeslot->hash = hash; return 0; found_unused: so->fill++;                                        // 使用总数加1 so->used++;                                        // 使用总数加1  entry->key = key;                                     // 设置key与hash值 entry->hash = hash; if ((size_t)so->fill*5 < mask*3)                           // 检查已经使用的值是否是总数的3/5 return 0; return set_table_resize(so, so->used>50000 ? so->used*2 : so->used*4);    // 如果已使用的总数大于3/5则重新调整table,如果set使用的总数超过了50000则扩展为以前的2倍否则就是四倍 found_active: Py_DECREF(key);                                      // 如果找到了该值 则什么也不做 return 0; comparison_error: Py_DECREF(key);                                      // 如果比较失败则返回-1 return -1;

此时基本的流程就是通过传入的 hash 值,如果计算出的索引值,没有值,则直接将该值存入对应的 entry 中,如果相同则不插入,如果索引对应的值且值不同,则遍历从该索引往后9个位置的值,依次找到有空余位置的值,并将该值设置进去。如果设置该值之后使用的数量占总的申请数量超过了 3/5 则重新扩充 set,扩充的原则就是如果当前的 set->used>50000 就进行两倍扩充否则就进行四倍扩充。

插入的概述如下,默认 s 初始化为空;

s.add(1)   // index = 1 & 7 = 1
s.add(2) // index = 2 & 7 = 2
s.add(7)  // index = 9 & 7 = 1

大致的 set 的插入过程执行完毕。

set 的删除

set 的删除操作主要集中在 set_remove()函数上,如下示例;

源文件:Objects/setobject.c

static PyObject * set_remove(PySetObject *so, PyObject *key) PyObject *tmpkey; int rv; rv = set_discard_key(so, key); // 将该key设置为dummy if (rv < 0) { if (!PySet_Check(key) || !PyErr_ExceptionMatches(PyExc_TypeError)) // 检查是否为set类型 return NULL; PyErr_Clear(); tmpkey = make_new_set(&PyFrozenSet_Type, key);             // 对该值重新初始化为forzenset if (tmpkey == NULL) return NULL; rv = set_discard_key(so, tmpkey);                     // 设置该key为空 Py_DECREF(tmpkey); if (rv < 0) return NULL; if (rv == DISCARD_NOTFOUND) { // 如果没有找到则报错 _PyErr_SetKeyError(key); return NULL; Py_RETURN_NONE;

此时就会调用 set_discard_key 方法来讲对应的 entry 设置为 dummy;set_discard_key 方法如下;

源文件:Objects/setobject.c

static int set_discard_key(PySetObject *so, PyObject *key) Py_hash_t hash; if (!PyUnicode_CheckExact(key) || (hash = ((PyASCIIObject *) key)->hash) == -1) { hash = PyObject_Hash(key);  // 检查是否可用hash如果可用则调用set_discard_entry方法 if (hash == -1) return -1; return set_discard_entry(so, key, hash);

该函数主要就是做了检查 key 是否可用 hash 的检查,此时如果可用 hash 则调用 set_discard_entry 方法;

源文件:Objects/setobject.c

static int set_discard_entry(PySetObject *so, PyObject *key, Py_hash_t hash) setentry *entry; PyObject *old_key; entry = set_lookkey(so, key, hash);      // 查找该值 set_lookkey该方法与插入的逻辑类似大家可自行查看 if (entry == NULL)                 // 如果没有找到则返回-1 return -1; if (entry->key == NULL) return DISCARD_NOTFOUND;           // 找到entry而key为空则返回notfound old_key = entry->key; // 找到正常值则讲该值对应的entry设置为dummy entry->key = dummy; entry->hash = -1; // hash值为-1 so->used--; // 使用数量减1 但是fill数量未变 Py_DECREF(old_key);                 // 减少该对象引用 return DISCARD_FOUND;                // 返回返现

此时就是查找该值,如果找到该值并将该值设置为 dummy,并且将 used 值减1,此处没有减去 fill 的数量,从此处可知,fill 包括所有曾经申请过的数量。

set 的 resize

set 的 resize 主要依靠 set_table_reseize 函数来实现;

源文件:Objects/setobject.c

static int
set_table_resize(PySetObject *so, Py_ssize_t minused)
    setentry *oldtable, *newtable, *entry;
    Py_ssize_t oldmask = so->mask;                                            // 设置旧的mask
    size_t newmask;
    int is_oldtable_malloced;
    setentry small_copy[PySet_MINSIZE];                                       // 最小的拷贝数组
    assert(minused >= 0);
    /* Find the smallest table size > minused. */
    /* XXX speed-up with intrinsics */
    size_t newsize = PySet_MINSIZE;
    while (newsize <= (size_t)minused) {
        newsize <<= 1; // The largest possible value is PY_SSIZE_T_MAX + 1.  // 查找位于minused最大的PySet_MINSIZE的n次方的值
    /* Get space for a new table. */
    oldtable = so->table;                            // 先获取旧的table
    assert(oldtable != NULL);
    is_oldtable_malloced = oldtable != so->smalltable;
    if (newsize == PySet_MINSIZE) {                  // 如果获取的新大小与PySet_MINSIZE的大小相同
        /* A large table is shrinking, or we can't get any smaller. */
        newtable = so->smalltable;                  // 获取新table的地址
        if (newtable == oldtable) {                 // 如果相同
            if (so->fill == so->used) {              // 如果使用的相同则什么都不做
                /* No dummies, so no point doing anything. */
                return 0;
            /* We're not going to resize it, but rebuild the
               table anyway to purge old dummy entries.
               Subtle:  This is *necessary* if fill==size,
               as set_lookkey needs at least one virgin slot to
               terminate failing searches.  If fill < size, it's
               merely desirable, as dummies slow searches. */
            assert(so->fill > so->used);
            memcpy(small_copy, oldtable, sizeof(small_copy)); // 将数据拷贝到set_lookkey中
            oldtable = small_copy;                  
    else {
        newtable = PyMem_NEW(setentry, newsize);                 // 新申请内存
        if (newtable == NULL) {                     // 如果为空则申请内存失败报错
            PyErr_NoMemory();
            return -1;
    /* Make the set empty, using the new table. */
    assert(newtable != oldtable);                                // 检查新申请的与就table不同
    memset(newtable, 0, sizeof(setentry) * newsize);        // 新申请的内存置空
    so->mask = newsize - 1;                                     // 设置新的size
    so->table = newtable;                                       // 重置table指向新table
    /* Copy the data over; this is refcount-neutral for active entries;
       dummy entries aren't copied over, of course */
    newmask = (size_t)so->mask;                                  // 获取新的mask
    if (so->fill == so->used) {                                  // 如果使用的与曾经使用的数量相同
        for (entry = oldtable; entry <= oldtable + oldmask; entry++) {
            if (entry->key != NULL) {
                set_insert_clean(newtable, newmask, entry->key, entry->hash);  // 如果值不为空则插入到新的table中
    } else {
        so->fill = so->used;                        // 如果不相同则重置fill为used的值
        for (entry = oldtable; entry <= oldtable + oldmask; entry++) {
            if (entry->key != NULL && entry->key != dummy) {     // 检查如果不为dummy并且key不为空的情况下
                set_insert_clean(newtable, newmask, entry->key, entry->hash);  // 重新插入该列表该值
    if (is_oldtable_malloced)                       // 如果两个表相同则删除旧table
        PyMem_DEL(oldtable);
    return 0;                                                      // 返回0

主要是检查是否 table 相同并且需要重新 resize 的值,然后判断是否 fill 与 used 相同,如果相同则全部插入,如果不同,则遍历旧 table 讲不为空并且不为 dummy 的值插入到新表中;

源文件:Objects/setobject.c

static void
set_insert_clean(setentry *table, size_t mask, PyObject *key, Py_hash_t hash)
    setentry *entry;
    size_t perturb = hash;
    size_t i = (size_t)hash & mask;                // 计算索引
    size_t j;
    while (1) {
        entry = &table[i];                              // 获取当前entry
        if (entry->key == NULL)                         // 如果为空则跳转值found_null设置key与hash
            goto found_null;
        if (i + LINEAR_PROBES <= mask) {                // 如果没有找到空值则通过该索引偏移9位去查找空余位置
            for (j = 0; j < LINEAR_PROBES; j++) {
                entry++;
                if (entry->key == NULL)                 // 如果为空则跳转到found_null
                    goto found_null;
        perturb >>= PERTURB_SHIFT;                      // 计算下一个索引值继续寻找
        i = (i * 5 + 1 + perturb) & mask;
  found_null:
    entry->key = key;
    entry->hash = hash;

set 的 resize 的操作基本如上所述。

2020-03-23 19:36:27